نظرًا لتعقيدات استخراج الطرق بسبب خصائص متعددة المقاييس ومتعددة الاتجاهات وفقدان المعلومات التفصيلية، تم اقتراح شبكة لاستخراج الطرق من الصور عن بعد تعتمد على تعزيز التفاصيل التكيفية والتوجيه بواسطة الميزات السطحية. أولاً، باستعانة الالتفاف الشرائطي وآلية الانتباه واستراتيجية التوجيه بالميزات السطحية، تم اقتراح وحدة انتباه موجهة بالميزات السطحية لتعزيز قدرة الشبكة على إعادة بناء المعلومات التفصيلية المكانية؛ ثانياً، اعتمادًا على التواء Gabor والتجميع المحلي والتجميع الاتجاهي الكلي، تم تصميم وحدة دمج الميزات متعددة المقاييس ومتعددة الاتجاهات لتعزيز تمثيل الشبكة لميزات الطرق ذات المقاييس والاتجاهات المختلفة؛ أخيرًا، باستخدام التصفية الغاوسية، والعمليات الفرقية، والتفاف الأفعى، والالتفاف القياسي، تم بناء وحدة تعزيز التفاصيل التكيفية لتحقيق تعزيز تلقائي للمعلومات التفصيلية. حصلت الشبكة المقترحة على درجات F1 وIoU بنسبة 74.62%، 62.38% و77.86%، 65.17% على مجموعتي بيانات استخراج الطرق العامة CHN6-CUG وماساتشوستس على التوالي، وحققت أعلى درجات F1 وIoU مقارنة بثماني طرق مقارنة، مع زيادة لا تقل عن 1.41%، 1.32% و1.04%، 0.88% على التوالي. مقارنة بالطرق المتقدمة الأخرى، يُظهر نموذجنا أداءً أفضل في مهمة استخراج الطرق، مع الحفاظ على دقة استخراج عالية وحجم معاملات أقل، مما يعكس توازنًا جيدًا بين الأداء والكفاءة.

صور الاستشعار عن بعد; استخراج الطرق; متعددة المقاييس; انتباه; الالتفاف متعدد الاتجاهات